La première communauté axée sur l'infrastructure de données intelligentes. L'objectif est de réfléchir collectivement à une meilleure gestion des données que celles-ci résident dans le cloud, on-prem ou dans des environnements hybrides.
Débat et benchmarking entre pairs
Positionnement
Le Smart Infra Lab
Le postulat de fond étant que pour gérer des données dans des environnements hybrides « on prem et cloud », nous devons avoir une infrastructure prête, et suffisamment intelligente pour offrir la flexibilité de tout faire.
Les membres du Comité Fondateur
LI
LudovicItaliani
AIR LIQUIDE
Lead Enterprise Architect
AB
ArnaudBertrand
DASSAULT SYSTÈMES
Senior Vice President & CTO 3DS OUTSCALE
AF
AldricFeuillebois
DOCAPOSTE
Group CTO
BD
BenoitDucarne
LVMH
Head of Cloud
MN
MickaëlNestout
ENGIE
Directeur Cloud Infrastructure
JC
JeanChambard
CARREFOUR
Directeur de la Transformation pour les Infrastructures
YB
YannickBrahy
DANONE
Global Chief Entreprise Architect Officer
NI
NicolasIlnicka
TF1
Directeur Infrastructures, Cloud & Ingénieries
SD
StéphaneDemartis
ORANGE
Vice-President Orange Labs Network in charge of cloud infrastructure
CL
ChristopheLepage
BNP PARIBAS Securities Services
Head of information Technology
Programme de la saison 5
Diner #1
19 novembre 2025
l'IA au service des opérations et de la gestion de l'infrastructure
Sécurité : Comment bâtir une infrastructure de données pour héberger les business cases IA en toute sécurité ?
Comment l’IA peut optimiser la gouvernance des données et la confidentialité via une analyse et classification des données automatisée ?
Agentic AI : Quels cas d’usages pour automatiser l’exploitation et la supervision des infrastructures, et baisser les couts ?
Comment intégrer des agents IA dans des environnements complexes sans compromettre stabilité et performance ?
Les choix d’infrastructure doivent-ils être guidés par leur capacité à héberger des agents autonomes capables d’automatiser eux-mêmes la gestion et l’orchestration des ressources ?
Qualité et management de la donnée : votre infrastructure est-elle prête ?
Comment classifier, normaliser, labelliser la donnée pour des projets IA fiables et performants ?
Comment assurer l’accessibilité des données tout en maîtrisant les risques liés à leur exposition et à leur exploitation (ex. règlementation bancaire)?
Comment gérer la qualité des données de bout en bout (collecte, stockage, nettoyage) pour éviter obsolescence et incohérences ?
Comment adapter les infrastructures et les process à l’augmentation continue des volumes de données tout en garantissant performance, coût et conformité ?
